0/1背包就是一个简单的动态规划问题。最简单的递推式是二维递推，但是人们在实践中发现二维递推有很多空间只被用了一次，所以抽象出了一维数组保存的递推，本质上还是二维，但空间复杂度降低到了O(V)，时间复杂度仍然是0(N*V）的。
伪代码如下：
for i=1..Nfor v=V..0
f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};本回答被网友采纳
关于C++ 01背包问题
(ii) 若j<si, V[i,j] = V[i-1,j] (仅用最优的方法，选取前i-1项物品装入体积为j 的背包，因为第i项体积大于j,装不下这一项，所以背包里面的i-1项就达到最大值)(iii) 若i>0和j>=si, Max{V[i-1,j],V[i-1,j-si]+vi} (第一种情况是包中的i-1项已经达到最大值，...
计算机算法分析考试:动态规划0-1背包问题,怎么算
抽象描述如下： x[n]:表示物品的选择，x[i]=1表示选择放进物品i到背包中。问题分析： 1.抽象之后背包问题转换为找到一个最优的数组，x1，x2，...,xn的0-1序列。 2.假设最优解的序列为x1，x2，...,xn，能使背包容量C的总价值最大. 如果，x1=1，则x2,...,xn是C-w1容...
01背包问题
如果将v的循环顺序从上面的逆序改成顺序的话，那么则成了f[v]由f[v-c]推知，与本题意不符，但它却是另一个重要的背包问题P02最简捷的解决方案，故学习只用一维数组解01背包问题是十分必要的。事实上，使用一维数组解01背包的程序在后面会被多次用到，所以这里抽象出一个处理一件01背包中的物品过...
0-1背包问题的多种解法代码(动态规划、贪心法、回溯法、分支限界法...
\/* 0-1背包问题具有最优子结构性质和子问题重叠性质,适于 \/* 采用动态规划方法求解 \/* \/* 2.1 最优子结构性质 \/* 设(y1,y2,...,yn)是给定0-1背包问题的一个最优解,则必有 \/* 结论,(y2,y3,...,yn)是如下子问题的一个最优解: \/* max sum_{i=2 to n} (vi*xi) \/* (1) sum_{i=2...
用分支限界法求解0\/1背包问题
1.问题描述：已知有N个物品和一个可以容纳M重量的背包，每种物品I的重量为WEIGHT，一个只能全放入或者不放入，求解如何放入物品，可以使背包里的物品的总效益最大。2.设计思想与分析：对物品的选取与否构成一棵解树，左子树表示不装入，右表示装入，通过检索问题的解树得出最优解，并用结点上界杀死不...
贪心算法的例题分析
例题1、[0-1背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。物品 A B C D E F G重量 35kg 30kg 6kg 50kg 40kg 10kg 25kg价值 10$ 40$ 30$ 50$ 35$ 40$ 30$分析：目标函数：∑pi最大约束...
算法设计与分析总结(算法+题目+解析)
回溯法是穷举的深入，通过深度优先搜索和剪枝策略，寻找问题的解，如单源最短路径和最小生成树。背包问题分为0-1背包和可切割背包，前者适用于贪心策略，后者则需要权衡效益和容量的平衡。总结来说，算法设计中包含了多种策略，从穷举到分治，从动态规划到贪心和回溯，每种方法都有其适用场景和特点。
java语言,背包问题,从Excel表中读取数据
算法分析 对于背包问题，通常的处理方法是搜索。用递归来完成搜索，算法设计如下：int make(int i, int j)\/\/处理到第i件物品,剩余的空间为j 初始时i=m , j=背包总容量 { if (i == 0) return 0;if (j >= c[i])\/\/(背包剩余空间可以放下物品 i ){ int r1 = make(i - 1,...
考“软考”的软件设计师,该看什么书?
要参加软件设计师的考试，务必购买两本书：《软件设计师教程》《教程》建议买教育部指定的教材，《软件设计师历年试题解析》。《解析》倒也无所谓，张友生老师的分析似乎更全面、更有针对性。另外还有《软件设计师大纲》，在复习过程中阶段性地查一查，梳理一下知识结构体系，可以查缺补漏。1、具体学习每...
大学课程《算法分析与设计》中动态规划和贪心算法的区别和联系?
对于，大学课程《算法分析与设计》中动态规划和贪心算法的区别和联系这个问题，首先要来聊聊他们的联系：1、都是一种推导算法；2、将它们分解为子问题求解，它们都需要有最优子结构。这两个特征师门的联系。然后，下面来说说他们的差别：贪心算法需要每一步的最优解必须包含前一步的最优解，前一步的最...
